Los 4 D’s de los datos: Analytics, Strategy, Engineering y Science

El poder de las estrategias de datos mediante equipos data-driven y los 4 D’s en la era de la información: Analytics, Strategy, Engineering y Science.

En un mundo hiperconectado, donde la información nueva se divulga instantáneamente, la toma de decisiones basada en datos ya no es un diferencial, sino una necesidad.

En este escenario, la formación de equipos multidisciplinarios especializados en datos, conocidos como equipos data-driven, desempeña un papel vital en la capacitación de colaboradores. Entre las diversas disciplinas que componen estos equipos, destacan cuatro soluciones clave: Data Analytics, Data Strategy, Data Engineering y Data Science, que con frecuencia se denominan como los 4 D’s.

En este artículo, exploraremos cómo estas cuatro disciplinas fundamentales dentro de los equipos data-driven se organizan y cómo la colaboración efectiva entre estas áreas desempeña un papel esencial en la creación y aplicación exitosa de estrategias orientadas por datos en las organizaciones.

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Data-Driven

Antes de hablar sobre los roles fundamentales de los 4 D’s, es necesario entender el origen de la cultura data-driven. Durante años, muchas decisiones tomadas por las gerencias de las organizaciones se basaban en suposiciones. Cuando generaban buenos resultados, los líderes asumían que podían replicar la estrategia. Lo mismo ocurría en el caso contrario. Sin embargo, tomar decisiones de esta manera genera inseguridad, ya que las suposiciones carecen de una base sólida. Lo que una vez puede funcionar, en otra ocasión puede fallar, incluso si la acción es similar.

De este modo, surge una necesidad urgente: el manejo de la información. Al adoptar una cultura data-driven, las empresas están mejor preparadas para tomar decisiones fundamentadas, mitigar riesgos, optimizar procesos, mejorar la eficiencia operativa y, en última instancia, obtener una ventaja competitiva. Es un movimiento estratégico que refleja la necesidad de adaptarse a un mundo en constante cambio, donde los datos son un activo valioso que impulsa el progreso.

En este sentido, las empresas consolidadas han logrado separar distintos sectores que, en conjunto, extraen, transforman, exponen, generan insights e incluso predicen movimientos futuros basados en datos dentro de un ecosistema llamado data-driven.

Data Analytics

El análisis de datos, más conocido en el mercado como data analytics, es una rama fundamental para el surgimiento de la cultura data-driven. En empresas con áreas especializadas, como Cadastra, el profesional de data analytics realiza el proceso de ETL (extract, transform, load) y simplifica la visualización de los datos para los responsables de tomar decisiones, ya sean estos colegas o clientes, a través de herramientas como Google Analytics, Power BI, Looker Studio y Google Sheets.

Data Strategy

Para los estrategas de datos, la tarea es diferente. Sí, existen intersecciones entre el papel del analista y el estratega, pero se puede destacar como función fundamental utilizar los datos recolectados para crear planes de negocio que optimicen los resultados del cliente. Por lo tanto, los análisis como custom profile, market basket, event correlation y elasticidad de precio son herramientas utilizadas diariamente por los estrategas.

Además, estos profesionales también pueden trabajar directamente en la plataforma del cliente. Cada clic es considerado una huella digital, es decir, una acción que puede ser útil para comprender la experiencia del usuario. De esta forma, usando herramientas como Google Tag Manager (GTM), es posible crear parámetros que midan las acciones de los consumidores en el sitio web, buscando optimizar la experiencia del cliente y mejorar los resultados.

Data Engineering

La función de un ingeniero de datos, en la mayoría de los casos, es garantizar que todos los procesos de los otros D’s funcionen correctamente.

Una de las funciones cruciales de este profesional se refiere al almacenamiento de datos. Para ello, implementa sistemas de recolección de datos mediante bases de datos, APIs y servidores. Estos sistemas deben ser seguros y escalables, respetando las normas que protegen la información de los usuarios. Es a partir de estas plataformas de almacenamiento de datos que los analistas buscan las referencias para la transformación; por lo tanto, es fundamental que las bases estén siempre actualizadas y configuradas con los parámetros correctos de extracción.

Los ingenieros de datos pueden usar diversas herramientas, según la necesidad del cliente. Entre ellas, destacan plataformas para gestionar bases de datos como PostgreSQL y MySQL, sistemas de procesamiento de grandes volúmenes de datos como Hadoop y Spark, e incluso lenguajes de programación como Python.

Data Science

A diferencia de otros profesionales, el conocimiento de los científicos de datos abarca diversas áreas como la estadística, la informática y las matemáticas. En su trabajo, destacan actividades complejas como el uso de modelos de machine learning, más conocidos como aprendizaje automático, cuyo principal objetivo es crear algoritmos para automatizar procesos, comprender patrones de datos y prever resultados. De esta manera, los conocimientos técnicos de la ciencia de datos pueden ayudar en la aplicación de acciones dirigidas a mejorar la toma de decisiones estratégicas en el ámbito empresarial.

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La complementariedad de los 4 D’s

Como se mencionó anteriormente, lo que muchas empresas tienden a hacer mal es esperar que un mismo colaborador construya infraestructuras de gestión y procesos en una base de datos con lenguajes de programación, realice el ETL, analice los datos de manera estratégica para obtener insights de negocio e, incluso, cree modelos predictivos basados en conceptos estadísticos.

Podemos usar como ejemplo el negocio inmobiliario. En este, se necesitan agentes inmobiliarios para vender el terreno, ingenieros para mapear los procesos, arquitectos para diseñar planos y albañiles para construir las casas. Lo mismo ocurre en un entorno data-driven: no existe un profesional que lo haga todo de manera excelente.

En este sentido, en Cadastra hemos establecido que cada uno de los D’s (Analytics, Strategy, Engineering y Science) tiene una función específica que, en conjunto, ayuda a entender el negocio y a optimizar los resultados. Un ejemplo de complementariedad es asignar al ingeniero la función de crear estructuras y sistemas de almacenamiento de datos; al analista, el proceso de extracción, transformación y carga; al estratega, la creación de metodologías y análisis de negocio; y al científico, el uso de modelos de aprendizaje automático para prever outputs a partir de los datos recolectados. Así, cada profesional se especializa en su área y logra excelencia en su trabajo.

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Consideraciones finales

Se entiende que cada profesional formado dentro de los cuatro D’s puede tener un rol específico en el negocio. Para que la complementariedad sea exitosa, deben definirse roles claros y un entorno data-driven en el que los colaboradores tengan transparencia sobre sus funciones. De esta manera, el modo de trabajo se vuelve organizado y simbiótico, dirigiendo a cada uno a cumplir su función.

Por supuesto, muchos profesionales poseen experiencia que excede sus responsabilidades específicas. Por eso, un ambiente que fomente la benevolencia y la colaboración es esencial para mejorar los resultados.

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